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Comment obtenir toutes les valeurs de bande avec l'outil Identifier d'ArcGIS for Desktop ?

Comment obtenir toutes les valeurs de bande avec l'outil Identifier d'ArcGIS for Desktop ?


Cette question est similaire à Comment toujours voir toutes les valeurs de bande avec Identifier les entités de QGIS ?, mais concerne ArcGIS.

J'ai une image raster multicanal, avec plus de trois canaux, et j'aimerais utiliser l'outil d'identification pour obtenir toutes les valeurs de bande, pas seulement les trois bandes qui sont affichées.

Bien sûr, la solution de contournement consiste à ajouter chaque bande individuelle ou plusieurs composites à 3 bandes, mais j'ai également besoin d'avoir ces bandes visibles (ce qui ralentit la visualisation) ou d'identifier toutes les couches (ce qui ralentit l'identification). De plus, dans ce cas, je dois cliquer dans la fenêtre d'identification, ce qui me prend un certain temps.

En tant que fonctionnalité plus générique, il serait formidable d'avoir à la volée une algèbre cartographique basée sur des pixels dans l'outil d'identification. Mais c'est un pas de plus.


Vous pouvez ajouter toutes les bandes au format raster, plutôt que d'ajouter directement l'intégralité du raster. De cette façon, vous pouvez voir toutes les valeurs de bande.


Produire des fichiers de signature, des analyses de classes et de clusters

Avec l'extension ArcGIS Spatial Analyst , vous pouvez créer une classification en regroupant des cellules raster en classes ou en clusters. Une classe est généralement une catégorie connue, telle que des forêts, des zones résidentielles ou des plans d'eau, tandis qu'un cluster est un regroupement de cellules basé sur les statistiques de leurs attributs. Une signature est un sous-ensemble de cellules représentatives d'une classe ou d'un cluster. Les statistiques de signatures sont stockées dans un fichier de signatures qui servira à classer toutes les cellules à l'intersection des bandes d'entrée.


Maintenant, configurons quelques variables spécifiques à notre organisation qui indiqueront à notre notebook comment nous voulons qu'il s'exécute. Avec la valeur par défaut CHECK_ALL_ITEMS définie sur True , ce bloc-notes appliquera cette vérification à tous les éléments d'une organisation/portail. Si vous préférez n'appliquer cette vérification qu'à certains groupes d'éléments, définissez CHECK_ALL_ITEMS sur False , puis définissez GROUP_NAMES sur une liste de chaînes de noms de groupe.

Modifiez la cellule ci-dessous pour changer ce comportement par défaut.

Maintenant, spécifions quels types d'éléments nous voulons tester. Par défaut, ce bloc-notes vérifiera WebMap , WebScene et tous les éléments App.

Modifiez la cellule ci-dessous pour changer ce comportement par défaut.

Maintenant, précisons quel type de comportement nous voulons lorsque nous rencontrons un élément non sécurisé. Ce bloc-notes trie et affiche automatiquement les éléments non sécurisés et sécurisés, mais nous pouvons également configurer si nous voulons ajouter une balise potentiellement_insecure à tous les éléments non sécurisés.

Le comportement par défaut est NE PAS pour ajouter la balise. Modifiez la cellule ci-dessous pour changer ce comportement par défaut.


Comment obtenir toutes les valeurs de bande avec l'outil Identifier d'ArcGIS for Desktop ? - Systèmes d'information géographique

Description du service: Imagerie NAIP à 4 bandes de l'État de l'Indiana, incluant les années 2008, 2010, 2014 et 2016.

Nom: Imagerie/NAIP_4_Band

La description: Imagerie NAIP à 4 bandes de l'État de l'Indiana, incluant les années 2008, 2010, 2014 et 2016.

Cache de carte fusionné unique : faux

    XMin : 395847
    YMmin : 4172796.000000023
    XMax : 699839.999999985
    YMax : 4636440
    Référence spatiale : 26916 (26916)

    XMin : 395847
    YMmin : 4172796.000000023
    XMax : 699839.999999985
    YMax : 4636440
    Référence spatiale : 26916 (26916)

    XMin : 395847
    YMmin : 4172796.000000023
    XMax : 699839.999999985
    YMax : 4636440
    Référence spatiale : 26916 (26916)

Taille des pixels X : 0.5999999999999703

Taille des pixels Y : 0.5999999999999704

Capacités de mesure : De base

A des histogrammes : faux

A plusieurs dimensions : faux

Texte du droit d'auteur : USDA, Bureau d'information géographique de l'Indiana

Type de données de service : esriImageServiceDataTypeGeneric

Valeurs d'écart type : N / A

Champ d'ID d'objet : OBJECTID

  • OBJECTID ( tapez : esriFieldTypeOID , alias : OBJECTID )
  • Façonner ( tapez : esriFieldTypeGeometry , alias : Shape )
  • Nom ( type : esriFieldTypeString , alias : Name , longueur : 200 )
  • MinPS ( tapez : esriFieldTypeDouble , alias : MinPS )
  • MaxPS ( tapez : esriFieldTypeDouble , alias : MaxPS )
  • Faible PS ( tapez : esriFieldTypeDouble , alias : LowPS )
  • HighPS ( tapez : esriFieldTypeDouble , alias : HighPS )
  • Catégorie ( type : esriFieldTypeInteger , alias : Catégorie , Valeurs codées : [0 : Inconnu] , [1 : Principal] , [2 : Aperçu] , . 6 de plus. )
  • Étiqueter ( type : esriFieldTypeString , alias : Tag , longueur : 100 )
  • Nom de groupe ( type : esriFieldTypeString , alias : GroupName , longueur : 100 )
  • Nom du produit ( type : esriFieldTypeString , alias : ProductName , longueur : 100 )
  • CentreX ( tapez : esriFieldTypeDouble , alias : CenterX )
  • CentreY ( type : esriFieldTypeDouble , alias : CenterY )
  • ZCommande ( tapez : esriFieldTypeInteger , alias : ZOrder )
  • Shape_Length ( tapez : esriFieldTypeDouble , alias : Shape_Length )
  • Shape_Area ( tapez : esriFieldTypeDouble , alias : Shape_Area )
  • AN ( tapez : esriFieldTypeSmallInteger , alias : YEAR )

Méthodes de mosaïque autorisées : Nord-Ouest,Centre,LockRaster,Par attribut,Nadir,Point de vue,Ligne de raccord,Aucun


Former des modèles d'apprentissage en profondeur

Pour entraîner le détecteur d'objets, nous avons utilisé une architecture inspirée du détecteur Single Shot MultiBox (SSD) utilisant la perte focale, comme expliqué dans le cours fast.ai (leçon 9). La bibliothèque fast.ai (par Jeremy Howard) est construite sur PyTorch et permet de créer rapidement des modèles de pointe et de les former efficacement en utilisant des optimisations astucieuses. Il fournit une API de haut niveau pour créer et former des modèles d'apprentissage en profondeur, tout en permettant un contrôle fin pour tout personnaliser.

Nous avons utilisé Resnet-34 comme modèle de base et ajouté un détecteur Single Shot MultiBox par-dessus à l'aide de PyTorch. Resnet-34 est un modèle de classification d'images, qui a été formé sur plus d'un million d'images du défi de reconnaissance visuelle ImageNet. Pour une intuition visuelle, l'architecture de la tête SSD est illustrée ci-dessous.

Pour la formation, nous avons utilisé l'optimiseur Adam en utilisant un programme de taux d'apprentissage à un cycle. Nous avons également utilisé des taux d'apprentissage discriminants tout en affinant le modèle. Toutes les techniques indiquées sont fournies par la bibliothèque fast.ai.


ArcGIS utilise généralement un moteur de base de données externe. Par conséquent, à moins que vous ne parliez d'un fichier de formes individuel, vos données sont stockées dans Access, SQL Server ou Oracle. À moins que vous n'ayez ArcSDE, il s'agit probablement d'Access. Vous pouvez définir des données directement dans la base de données et y affecter des valeurs par défaut, puis créer un lien vers les tables à partir de votre outil de création de cartes.

ÉDITER Après votre dernier commentaire, j'ai consulté l'un de mes amis les plus avertis en SIG et elle avait ce qui suit à offrir

ils devront définir la table et ses valeurs par défaut dans la base de données puis joindre la table à la classe d'entités via un champ commun. Il est important de ne pas joindre le champ de date à la classe d'entités, dans ce cas, la classe d'entités conserverait les valeurs définies dans la classe d'entités et ignorerait la valeur de la table.


Valeurs sociales pour les services écosystémiques (SolVES)

SolVES 4.0 maintenant disponible ! Une version open source développée pour QGIS.

    - Comprend un répertoire d'outils, un plug-in, des exemples de données et des fichiers d'installation pour les logiciels QGIS et PostgreSQL requis (.zip) - Plugin uniquement (.zip) (.zip)

Les services écosystémiques sont les avantages fournis par la nature, qui contribuent au bien-être humain. Ces avantages peuvent aller de produits tangibles tels que la nourriture et l'eau douce à des services culturels tels que les loisirs et l'esthétique. À mesure que l'utilisation de ces avantages continue d'augmenter, des pressions supplémentaires sont exercées sur les écosystèmes naturels qui les fournissent. Il est donc de plus en plus important, lors de l'évaluation des compromis possibles entre les services écosystémiques, de prendre en compte les attitudes et les préférences humaines qui expriment les valeurs sociales sous-jacentes associées à leurs avantages. Alors que certaines de ces valeurs peuvent être prises en compte par les marchés économiques, d'autres peuvent être plus difficiles à quantifier, et leur rattacher des montants en dollars peut ne pas être très utile dans tous les cas. Quels que soient les processus ou les unités utilisés pour quantifier ces valeurs, la capacité de les cartographier et de les relier aux services écosystémiques auxquels elles sont attribuées est nécessaire pour des évaluations efficaces.

Localisation des études SolVES et liées à SolVES

En réponse au besoin d'incorporer des mesures quantifiées et spatialement explicites des valeurs sociales dans les évaluations des services écosystémiques, l'application du système d'information géographique (SIG), Valeurs sociales pour les services écosystémiques (SolVES), a été développée. SolVES est conçu pour évaluer, cartographier et quantifier les valeurs sociales perçues des services écosystémiques. Les valeurs sociales, les valeurs perçues et non marchandes que le public attribue aux services écosystémiques, en particulier les services culturels, tels que l'esthétique et les loisirs, peuvent être évaluées pour divers groupes de parties prenantes. Ces groupes se distinguent par leurs attitudes et leurs préférences concernant les utilisations publiques, telles que les loisirs motorisés et l'exploitation forestière. SolVES dérive une métrique quantitative des valeurs sociales en 10 points, l'« indice de valeur », à partir d'une combinaison de réponses spatiales et non spatiales aux enquêtes sur les valeurs et les préférences du public et calcule des métriques caractérisant l'environnement sous-jacent, telles que la distance moyenne à l'eau et dominante. couverture terrestre.

La version 4.0 (SolVES 4.0) a été développée avec Python en tant qu'outil open source pour QGIS et PostgreSQL. Comme les versions précédentes de SolVES, SolVES 4.0 est intégré au logiciel de modélisation d'entropie maximale Maxent pour générer des cartes de valeur sociale plus complètes et pour produire des modèles robustes décrivant la relation entre l'intensité de la valeur sociale et les variables environnementales explicatives. Maxent permet également plus facilement le transfert de modèles de valeur sociale vers des zones physiquement et socialement similaires où les données d'enquête primaires ne sont pas disponibles. Grâce à sa conception flexible, les utilisateurs de SolVES 4.0 peuvent définir leurs propres valeurs sociales et usages publics, modéliser n'importe quel nombre et type de variables environnementales, éventuellement pondérer les données d'enquête cartographiées et modifier la résolution spatiale de l'analyse.

SolVES a été appliqué sur presque tous les continents dans des contextes biophysiques et sociaux, y compris les écosystèmes forestiers, montagneux, côtiers, riverains, agricoles et urbains. SolVES 4.0 fournit un outil aux décideurs et aux chercheurs pour évaluer la valeur sociale des écosystèmes et pour faciliter les discussions entre les diverses parties prenantes concernant les compromis entre les différents services écosystémiques.

Premiers pas avec SolVES 4.0

  • SolVES 4.0 nécessite les logiciels QGIS 3.10, PostgreSQL 11 et Maxent 3.4.1.
  • Téléchargez l'outil SolVES 4.0. Si vous avez déjà téléchargé l'outil complet et que vous n'avez besoin que de mettre à jour le plugin, utilisez le lien plugin uniquement.
  • Reportez-vous à la section « Navigation dans le manuel de l'utilisateur » du manuel de l'utilisateur pour obtenir des instructions sur la façon dont le manuel de l'utilisateur peut servir de didacticiel de démarrage rapide pour acquérir une expérience pratique avec SolVES 4.0.
  • Des informations plus détaillées sur le fonctionnement de SolVES 4.0, les données requises, les options avancées et le dépannage sont incluses dans le manuel de l'utilisateur. et d'autres publications liées à SolVES décrivant les applications de SolVES et des méthodes similaires sont disponibles.
  • Un exemplaire vierge de l'enquête publique sur la valeur et les préférences décrite dans le manuel de l'utilisateur est également disponible avec le téléchargement de l'outil SolVES 4.0.

Bien que ce logiciel ait été utilisé par l'US Geological Survey (USGS), aucune garantie, expresse ou implicite, n'est donnée par l'USGS ou le gouvernement américain quant à l'exactitude et au fonctionnement du programme et du matériel de programme connexe, ni le fait de distribution constituent une telle garantie, et l'USGS n'assume aucune responsabilité à cet égard.

CLAUSE DE NON-RESPONSABILITÉ SUR LA COLLECTE D'INFORMATIONS : SolVES est un outil de cartographie et d'analyse des données de réponse aux enquêtes sociales. Il ne s'agit pas d'un outil conçu pour la collecte de données d'enquête, et aucune enquête n'est rattachée à SolVES. Toute enquête ou donnée de réponse à une enquête mentionnée dans la documentation SolVES, les données d'échantillon ou les publications est le travail et la responsabilité des personnes ou des groupes qui ont développé et mené cette enquête. Veuillez noter qu'avant qu'une agence fédérale puisse collecter des informations ou parrainer une collecte d'informations, la Paperwork Reduction Act (PRA) nécessite l'approbation de l'Office of Management and Budget (OMB). Tout organisme fédéral ou programme parrainé intéressé par le développement et la réalisation d'une enquête à utiliser avec SolVES est entièrement responsable de la soumission d'une demande de collecte d'informations (ICR) à l'OMB.

Toute utilisation de noms commerciaux, de produits ou d'entreprises est uniquement à des fins descriptives et n'implique pas l'approbation du gouvernement des États-Unis.

Arki, V. 2018. Exploration des associations valeur-paysage dans les hautes terres du sud de la Tanzanie. Thèse de maîtrise 209472871. Université de Turku, Finlande. 91 p.

Bogdan, S.M., Stupariu, I., Andra-Topârceanu, A., Năstase, I.I. 2019. Cartographie des valeurs sociales pour les services écosystémiques culturels dans un paysage de montagne dans les Carpates roumaines. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences 14 (1), 199-208.

Holtslag, M.C.S. 2017. Perception citoyenne de la nature sur les réseaux sociaux. Rapport de thèse GIRS-2017-36. Wageningen University & Research, Wageningen, Pays-Bas. 69 p.

Loerzel, J. 2013. Évaluation sociale des services écosystémiques dans le bassin Ashepoo, Combahee et Edisto (ACE), Caroline du Sud. Thèse d'études supérieures ProQuest UMI 1543813. College of Charleston, Charleston, NC. 55 p.

Loerzel, J., Knapp, L. et Gorstein, M. 2017. Évaluer les valeurs sociales des services écosystémiques dans la réserve nationale de recherche sur les estuaires de Mission Aransas. Mémorandum technique NOAA NOS NCCOS 243. Silver Spring, MD. 79 p.

Makovníková, J., Kobza, J., Pálka, B., Mališ, J., Kanianska, R., Kizeková M. 2016. Une approche pour cartographier le potentiel des services agro-écosystémiques culturels. Recherche sur le sol et l'eau 11, 44-52.


Cette erreur se produit en raison du système de coordonnées des données spatiales. Si un système de coordonnées géographiques est utilisé, l'outil Diviser ne s'exécute pas. L'outil fonctionne uniquement avec un système de coordonnées projetées tel qu'il est défini sur une surface plane en deux dimensions.

Pour résoudre ce problème, modifiez la projection des données spatiales d'un système de coordonnées géographiques à un système de coordonnées projetées. Dans ArcGIS Pro, avant d'exécuter l'outil Diviser, utilisez l'outil Projet pour projeter le système de coordonnées.

  1. Dans le Projet volet de géotraitement, parcourez le jeu de données surfaciques pour Jeu de données en entrée ou classe d'entités.
  2. Définir un nom et un emplacement pour Jeu de données ou classe d'entités en sortie.
  3. Pour Système de coordonnées en sortie, clique le Sélectionnez le système de coordonnées icône.
    1. Dans le Système de coordonnées volet, sélectionnez un système de coordonnées approprié pour les données spatiales à partir du Système de coordonnées projetées liste déroulante pour XY actuel.
    2. Cliquez sur d'accord.


    Pourquoi mes points de collecte de données sont-ils déplacés au sud-ouest de mon point de relevé ?

    Notre processus actuel consiste à utiliser des unités GPS Trimble R2 de haute précision avec une connexion NTRIP aux stations CORS locales ici à Tucson, AZ. La précision horizontale tombe n'importe où entre 1 et 5 pouces. Nous avons demandé à notre équipe d'enquête de collecter un ensemble de points de données afin que nous les utilisions à des fins de comparaison. Lorsque vous comparez les points Trimble aux points de levé, ils se situent dans une plage de 1 à 5 pouces. Tout ce qui est inférieur à 6 pouces est acceptable pour nous. Cependant, nous subissons également des pertes de connexion de temps en temps.

    Je teste donc le produit RTX Field Point de Trimble comme alternative. Le temps de fixation est de 2 à 5 minutes. La précision horizontale rapportée est généralement de 3,9 pouces. L'appareil mobile est un Samsung Galaxy S8. Mes couches de carte Web ont une projection WKID de 3857. J'ai donc défini le profil d'emplacement du collecteur pour ArcGIS (classique) comme :

    Système de coordonnées du récepteur GNSS : GCS ITRF 2008

    Système de coordonnées cartographiques : WGS 1984 Web Mercator Auxiliary Sphere

    Transformation de référence : itrf_2008_to_nad_1983_2011 + wgs_1984_(itrf08)_to_nad_1983-2011

    Lorsque j'apporte les points collectés lors de l'utilisation du produit de point de terrain RTX de Trimble dans ArcPro, ils (points verts) sont tous déplacés de manière cohérente vers l'ouest et le sud vers les points de levé (jaune). Cela m'amène à penser que je ne fais pas quelque chose de bien plutôt qu'un problème avec l'unité ou le RTX. Vous trouverez ci-joint une capture d'écran du profil d'emplacement et des points comparés à l'emplacement étudié avec un tampon d'un pied. Je pense que c'est peut-être le profil, mais je ne sais pas quoi d'autre utiliser.

    Si quelqu'un a une idée de ce qui se passe, j'apprécierais vraiment vos pensées, idées et suggestions.

    par LanceCole

    Oh le plaisir des systèmes de coordonnées différents. Si tous vos points sont décalés d'environ la même distance et la même direction, cela est généralement le résultat d'une erreur de transformation entre des systèmes de coordonnées différents.

    1. vérifiez auprès de votre géomètre et confirmez exactement quel système de coordonnées vos points de « contrôle » ont été collectés.
    2. confirmez le système de coordonnées que votre GPS utilise pour vos données brutes. Ces données brutes doivent être stockées dans vos données ponctuelles sous forme de latitude, longitude et altitude si vous avez activé les données GPS de haute précision dans votre service d'entités.
    3. utilisez les valeurs de latitude, longitude et altitude pour projeter vos données de levé dans le même système de coordonnées que vos données de contrôle. Cela peut être effectué dans Pro à l'aide de ProjectZ comme indiqué dans Est-il possible de collecter des valeurs de coordonnées Z précises avec Collector et Trimble R2 ? si vous n'avez pas besoin des données d'altitude, utilisez simplement la boîte à outils Project—Data Management. Les données brutes du GPS éliminent le risque d'introduire une erreur de transformation supplémentaire entre votre GPS et la carte publiée.
    4. Si nécessaire, essayez différentes transformations lors de l'utilisation de Project ou ProjectZ si vos points sont toujours erronés et voyez si l'une fonctionne mieux qu'une autre

    Si vous pouvez joindre vos points de contrôle et des exemples de données, je serais heureux de regarder de plus près.

    J'apprécie vos pensées. Oui, gérer les systèmes de coordonnées et les obtenir correctement est délicat et difficile. Voici un peu d'histoire. L'arpenteur a fourni les informations de point en degrés, minutes et secondes. Je les ai convertis au système de coordonnées proj NAD 1983 HARN StatePlane Arizona Central FIPS 0202 Feet Intl (WKID 2868). J'ai projeté les points pris avec RTX en utilisant l'outil de projet de WKID 3857 à 2868 avec une transformation géographique de NAD_1983_HARN_To_WGS_1984_2.

    Je vais accepter l'offre de fournir des données si vous voulez les consulter. Ci-joint un FGDB zippé avec trois classes d'entités. SurveyPts_2868 correspond aux points de topographie. RTX_testpts_3857 sont les données "brutes" d'origine du service d'entités hébergé. RTX_testpt_2868 est le résultat de la projection.

    Je suis curieux de savoir ce que vous trouvez.

    par LanceCole

    Quelques signaux d'alarme se sont déclenchés lors de la lecture de votre réponse, principalement en ce qui concerne les données initiales des enquêteurs. Même s'ils vous ont donné la latitude et la longitude, dans quel système était-ce ? WGS_1984, GSC_North_America_1983_HARN ou HARN_Corrigé, NAD_1983 ? Était-ce en US_Feet ou International_Feet ?

    Pouvez-vous également confirmer que votre GPS RTX utilise GCS ITRF 2008 et quelles données et unités pour les valeurs d'altitude ? Le site Trimble indique que l'ITRF2014 est utilisé après le 23 mars 2017 et fait référence à d'autres systèmes de coordonnées de récepteur GNSS ESRI à utiliser pour votre configuration.

    Merci d'avoir regardé les données que j'ai fournies.

    Les géomètres utilisent le WKID 2223. Notre service SIG utilise le WKID 2868. J'ai contacté mon contact Trimble vendredi dernier et lui ai posé des questions sur le problème de décalage. J'espère avoir une réponse ce lundi. Je confirmerai les données et les unités pour les valeurs d'altitude. J'attache un autre FGDB avec plus de couches. Je suis sorti ce matin et j'ai pris des points aux mêmes endroits, mais avec la connexion NTRIP au lieu du RTX. Ils sont à nouveau proches des points de sondage. De plus, j'ai inclus les points d'une unité Leica et Trimble de prêt reprise en 2017 avec une connexion NTRIP. Ceux-ci se regroupent également tous dans les mêmes zones.

    Vous avez mentionné que le site Trimble indique que l'ITRF2017 est utilisé après le 23 mars. 2017. J'ai trouvé cette friandise en ligne ici : Configuration de la bonne coordination du récepteur GNSS. | Trimble Il y a un astérisque *ESRI Collector ne prend pas encore en charge ITRF2014 (actuel), il s'agit donc de la meilleure approximation.

    J'ai confirmé que le collecteur de données n'avait pas d'option pour l'ITRF pour 2014. Le plus haut que je vois est 2008. Je vais essayer l'EPSG 4326 et voir ce qui se passe.

    Merci pour ton intérêt.

    par LanceCole

    J'ai parcouru vos deux ensembles de données et je ne peux pas déterminer un problème spécifique. Cela ressemble d'un air de défi à une erreur de transformation ou à un type de décalage dans le système, car tous les points sont décalés d'environ 1,15 pied à un relèvement de 240 degrés. Étant donné que les points du NTRIP et d'autres points de 2017 s'alignent sur les données de vos géomètres, cela indique en outre quelque chose avec le RTX. Je ne connais pas très bien RTX comme je le suis avec les produits RTK ou Trimble. Malheureusement, le site Web de Trimble est capricieux ces derniers jours, je n'ai donc pas pu le creuser pour en savoir un peu plus. J'espère que votre représentant vous contactera lundi.

    Nous avons eu un problème similaire pour mettre nos données SIG à zéro en utilisant Collector avec un Leica GG04+. Il y a tellement d'endroits où une erreur peut être introduite avec toutes les transformations qui sont utilisées entre le GPS, Collector, AGOL, puis tout ramener dans Desktop généralement avec d'autres données sur un système de coordonnées différent. Il nous a fallu quelques mois pour résoudre toutes les petites erreurs, la dernière étant que vous ne pouviez pas transformer directement entre NAD83 (86) que notre géomètre utilise et NAD83 (2011) que notre SIG utilise sans introduire une erreur d'environ 1,5 pied. Nous avons constaté que nous devons passer de NAD83(86) puis à NAD83(HARN) puis à NAD83(2011). Les données sont alors dans la précision des instruments. Il nous a fallu un mois pour comprendre celui-là.

    Essayez de régler votre système de coordonnées GNSS sur EPSG 4326 et confirmez le système de coordonnées de votre géomètre. Je serais ravi d'y jeter un coup d'œil une fois que vous aurez cette information.


    ArcGIS Maps for Power BI est désormais généralement disponible sur PowerBI.com

    En septembre 2016, nous avons commencé un voyage pour changer la façon dont les utilisateurs professionnels interagissent avec les données sur les cartes. En collaboration avec Esri, un leader du secteur des systèmes d'information géographique (SIG), nous avons publié la première version d'ArcGIS Maps pour Power BI en avant-première. Maintenant, nous sommes ravis d'annoncer qu'ArcGIS Maps for Power BI a atteint la disponibilité générale (GA).

    Qu'est-ce que le SIG ? C'est la combinaison de couches de données faisant autorité sur une carte avec une analyse spatiale appliquée pour mieux comprendre votre monde. C'est un moyen de découvrir, d'utiliser, de créer et de partager les cartes qui sont importantes pour votre organisation.

    Le visuel ArcGIS Maps for Power BI est fourni par Esri. Par conséquent, avant de commencer, vous devez accepter les conditions d'utilisation et les déclarations de confidentialité d'Esri, et reconnaître que vous utilisez les services exploités par Esri dans Power BI.

    Une fois que vous avez utilisé le visuel Esri, vous avez accès à des fonctionnalités qui vont au-delà de la présentation de points sur une carte dans le domaine des SIG. Nous avons ajouté un nouveau &lsquoedit mode&rsquo que le visuel Esri utilise pour offrir une expérience d'édition en plein écran. Recherchez l'option 'edit' dans le menu "&hellip" en haut du visuel.

    Pour ceux d'entre vous qui découvrent ArcGIS Maps for Power BI, examinons les fonctionnalités de base de la carte :

    • Choisissez parmi quatre cartes de base, y compris des cartes grises foncées, grises claires, ouvertes et une carte de base ArcGIS standard d'Esri.
    • Choisissez un thème de carte, y compris des points, des points avec taille, une carte thermique et des clusters
    • Propriétés de style avancées, y compris des paramètres de couleur détaillés
    • Couches de référence interactives, y compris les couches démographiques, et les couches publiques partagées par les utilisateurs d'ArcGIS Online dans le monde entier.

    C'est déjà pas mal de bonté de cartographie. En creusant un peu plus, vous verrez la richesse de la carte Esri se révéler lorsque vous creusez dans la barre d'outils que vous pouvez atteindre via l'option &lsquoedit&rsquo dans le menu &ldquo&hellip&rdquo en haut du visuel.

    La première chose que vous remarquez, ce sont les options de type d'emplacement qui vous aident à afficher les données avec précision sur la carte. Les options sont adaptatives, donc si vous placez une adresse dans le champ de localisation, vous obtenez des options de géocodage pour les points. Si à la place, vous mettez des noms de province/état, vous obtenez des options de géocodage pour les limites. Vous pouvez restreindre la détection de l'emplacement à un seul pays, utile pour donner des indications lorsque les noms de villes peuvent être présents dans plusieurs pays, par exemple Paris, France et Paris, Géorgie, États-Unis. La carte détecte automatiquement les limites standard et vous pouvez l'affiner en sélectionnant un pays spécifique et des numéros d'identification de limites basés sur des normes.

    Il est difficile de s'assurer que les données sur la carte se démarquent clairement de l'arrière-plan de la carte et transmettent le bon sens à votre public. ArcGIS Maps for Power BI fournit de nombreuses options de style de symbole détaillées, notamment la possibilité de définir la forme des points de données, la taille du contrôle, la couleur du contour, l'épaisseur de la ligne et la transparence. Il y a un contrôle détaillé des couleurs à l'aide d'une sélection de dégradés de couleurs et la possibilité de spécifier les couleurs.

    La carte Esri fournit un riche ensemble d'analyses afin que vous puissiez tirer le meilleur parti de vos données. Vous pouvez attirer l'attention sur des points spécifiques de la carte en déposant des épingles pour mettre en évidence l'emplacement. Cela fonctionne très bien avec la nouvelle fonctionnalité de temps de conduite, qui commence vraiment à montrer la puissance du SIG. Disons que vous aimez savoir quels clients se trouvent à moins de 15 minutes en voiture de vos distributeurs. Vous pouvez maintenant charger les données client dans votre carte, déposer une épingle où se trouve votre distributeur, ajouter un temps de trajet de 15 minutes et voir immédiatement quels clients seraient mieux servis si vous ajoutiez un autre distributeur dans la région. Si vous êtes une pizzeria, vous savez à quel point les 15 minutes de route sont importantes, surtout si vous voulez garantir une livraison dans les 30 minutes suivant la réception d'une commande.

    La fonctionnalité de couches de référence vous donne accès aux données démographiques pour les États-Unis. L'image montre le revenu disponible médian pour les années 2016 organisé par ESRI, vous permettant de qualifier rapidement les prospects en fonction de leur richesse. Selon le produit ou le service, vendre en ciblant le bon public vous fera gagner du temps pour atteindre vos objectifs.

    La nouvelle fonctionnalité de cartes infographiques vous aide à comprendre vos données encore plus en détail. Par exemple, nous pouvons ajouter des cartes infographiques pour le revenu médian des ménages, le revenu par habitant, la taille moyenne du ménage, l'âge médian et la population totale à la carte, entre autres. La partie la plus excitante est peut-être que lorsque vous sélectionnez des éléments sur la carte, les cartes infographiques se mettent à jour pour afficher les données démographiques réparties en fonction d'un rayon entourant l'élément sélectionné. C'est ainsi qu'ArcGIS Maps for Power BI révèle le contexte derrière vos données.

    Lorsque vous avez terminé votre visuel ArcGIS Maps for Power BI, vous pouvez profiter de l'interactivité fournie par la carte. Lorsque vous sélectionnez des éléments cartographiques tels que la zone de temps de conduite, la carte sélectionne les points de données contenus et les autres éléments visuels de la page affichent les données filtrées sur ces points de données.

    Pour en savoir plus sur ArcGIS Maps for Power BI, regardez ce webinaire pour découvrir ces fonctionnalités plus en détail.